你如何从给定的N个数字中测试所有可能的加法组合,使它们加起来得到给定的最终数字?
一个简单的例子:
要添加的数字集:N ={1,5,22,15,0,…} 期望结果:12345
你如何从给定的N个数字中测试所有可能的加法组合,使它们加起来得到给定的最终数字?
一个简单的例子:
要添加的数字集:N ={1,5,22,15,0,…} 期望结果:12345
当前回答
这个问题可以通过所有可能的和的递归组合来解决,过滤掉那些达到目标的和。下面是Python中的算法:
def subset_sum(numbers, target, partial=[]):
s = sum(partial)
# check if the partial sum is equals to target
if s == target:
print "sum(%s)=%s" % (partial, target)
if s >= target:
return # if we reach the number why bother to continue
for i in range(len(numbers)):
n = numbers[i]
remaining = numbers[i+1:]
subset_sum(remaining, target, partial + [n])
if __name__ == "__main__":
subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)
#Outputs:
#sum([3, 8, 4])=15
#sum([3, 5, 7])=15
#sum([8, 7])=15
#sum([5, 10])=15
这种类型的算法在接下来的斯坦福大学抽象编程课程中有很好的解释-这个视频非常推荐来理解递归是如何产生解决方案的排列的。
Edit
上面作为一个生成器函数,使它更有用一点。需要Python 3.3+,因为yield来自。
def subset_sum(numbers, target, partial=[], partial_sum=0):
if partial_sum == target:
yield partial
if partial_sum >= target:
return
for i, n in enumerate(numbers):
remaining = numbers[i + 1:]
yield from subset_sum(remaining, target, partial + [n], partial_sum + n)
下面是相同算法的Java版本:
package tmp;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
class SumSet {
static void sum_up_recursive(ArrayList<Integer> numbers, int target, ArrayList<Integer> partial) {
int s = 0;
for (int x: partial) s += x;
if (s == target)
System.out.println("sum("+Arrays.toString(partial.toArray())+")="+target);
if (s >= target)
return;
for(int i=0;i<numbers.size();i++) {
ArrayList<Integer> remaining = new ArrayList<Integer>();
int n = numbers.get(i);
for (int j=i+1; j<numbers.size();j++) remaining.add(numbers.get(j));
ArrayList<Integer> partial_rec = new ArrayList<Integer>(partial);
partial_rec.add(n);
sum_up_recursive(remaining,target,partial_rec);
}
}
static void sum_up(ArrayList<Integer> numbers, int target) {
sum_up_recursive(numbers,target,new ArrayList<Integer>());
}
public static void main(String args[]) {
Integer[] numbers = {3,9,8,4,5,7,10};
int target = 15;
sum_up(new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(numbers)),target);
}
}
这是完全相同的启发式。我的Java有点生疏,但我认为很容易理解。
Java解决方案的c#转换(by @JeremyThompson)
public static void Main(string[] args)
{
List<int> numbers = new List<int>() { 3, 9, 8, 4, 5, 7, 10 };
int target = 15;
sum_up(numbers, target);
}
private static void sum_up(List<int> numbers, int target)
{
sum_up_recursive(numbers, target, new List<int>());
}
private static void sum_up_recursive(List<int> numbers, int target, List<int> partial)
{
int s = 0;
foreach (int x in partial) s += x;
if (s == target)
Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", partial.ToArray()) + ")=" + target);
if (s >= target)
return;
for (int i = 0; i < numbers.Count; i++)
{
List<int> remaining = new List<int>();
int n = numbers[i];
for (int j = i + 1; j < numbers.Count; j++) remaining.Add(numbers[j]);
List<int> partial_rec = new List<int>(partial);
partial_rec.Add(n);
sum_up_recursive(remaining, target, partial_rec);
}
}
Ruby解决方案:(by @emaillenin)
def subset_sum(numbers, target, partial=[])
s = partial.inject 0, :+
# check if the partial sum is equals to target
puts "sum(#{partial})=#{target}" if s == target
return if s >= target # if we reach the number why bother to continue
(0..(numbers.length - 1)).each do |i|
n = numbers[i]
remaining = numbers.drop(i+1)
subset_sum(remaining, target, partial + [n])
end
end
subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)
编辑:复杂性讨论
正如其他人提到的,这是一个np难题。它可以在O(2^n)的指数时间内求解,例如n=10,将有1024个可能的解。如果你要达到的目标是在一个较低的范围内,那么这个算法是有效的。例如:
Subset_sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],100000)生成1024个分支,因为目标永远无法过滤出可能的解。
另一方面,subset_sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],10)只生成175个分支,因为达到10的目标要过滤掉许多组合。
如果N和目标都是很大的数字,那么就应该得到近似的解。
其他回答
在Haskell:
filter ((==) 12345 . sum) $ subsequences [1,5,22,15,0,..]
J:
(]#~12345=+/@>)(]<@#~[:#:@i.2^#)1 5 22 15 0 ...
正如您可能注意到的,两者都采用相同的方法,并将问题分为两部分:生成幂集的每个成员,并检查每个成员与目标的和。
还有其他的解决方案,但这是最直接的。
在这两种方法中,你是否需要帮助,或者找到另一种方法?
非常有效的算法,使用我几年前用c++写的表格。
如果你设置PRINT 1,它将打印所有的组合(但它不会使用有效的方法)。
它非常高效,在不到10毫秒的时间内计算了超过10^14个组合。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//#include "CTime.h"
#define SUM 300
#define MAXNUMsSIZE 30
#define PRINT 0
long long CountAddToSum(int,int[],int,const int[],int);
void printr(const int[], int);
long long table1[SUM][MAXNUMsSIZE];
int main()
{
int Nums[]={3,4,5,6,7,9,13,11,12,13,22,35,17,14,18,23,33,54};
int sum=SUM;
int size=sizeof(Nums)/sizeof(int);
int i,j,a[]={0};
long long N=0;
//CTime timer1;
for(i=0;i<SUM;++i)
for(j=0;j<MAXNUMsSIZE;++j)
table1[i][j]=-1;
N = CountAddToSum(sum,Nums,size,a,0); //algorithm
//timer1.Get_Passd();
//printf("\nN=%lld time=%.1f ms\n", N,timer1.Get_Passd());
printf("\nN=%lld \n", N);
getchar();
return 1;
}
long long CountAddToSum(int s, int arr[],int arrsize, const int r[],int rsize)
{
static int totalmem=0, maxmem=0;
int i,*rnew;
long long result1=0,result2=0;
if(s<0) return 0;
if (table1[s][arrsize]>0 && PRINT==0) return table1[s][arrsize];
if(s==0)
{
if(PRINT) printr(r, rsize);
return 1;
}
if(arrsize==0) return 0;
//else
rnew=(int*)malloc((rsize+1)*sizeof(int));
for(i=0;i<rsize;++i) rnew[i]=r[i];
rnew[rsize]=arr[arrsize-1];
result1 = CountAddToSum(s,arr,arrsize-1,rnew,rsize);
result2 = CountAddToSum(s-arr[arrsize-1],arr,arrsize,rnew,rsize+1);
table1[s][arrsize]=result1+result2;
free(rnew);
return result1+result2;
}
void printr(const int r[], int rsize)
{
int lastr=r[0],count=0,i;
for(i=0; i<rsize;++i)
{
if(r[i]==lastr)
count++;
else
{
printf(" %d*%d ",count,lastr);
lastr=r[i];
count=1;
}
}
if(r[i-1]==lastr) printf(" %d*%d ",count,lastr);
printf("\n");
}
首先推导0。0是加法的一个恒等式所以在这个特殊情况下,它在单类定律下是没有用的。如果你想向上爬到一个正数,也可以推导出负数。否则还需要做减法运算。
所以…在这个特定的作业中,你能得到的最快算法如下所示。
函数items2T ([n,……ns), t) { Var c = ~~(t/n); 返回ns。长度呢?数组(c + 1) .fill () .reduce((r,_,i) => r.concat(items2T(ns, t-n*i)。map(s => Array(i).fill(n).concat(s))),[]) : t % n ?[] :[数组(c) .fill (n)); }; Var数据= [3,9,8,4,5,7,10], 结果; console.time(“组合”); result = items2T(data, 15); console.timeEnd(“组合”); console.log (JSON.stringify(结果));
这是一个非常快的算法,但如果你对数据数组进行降序排序,它会更快。使用.sort()是无关紧要的,因为算法最终会减少递归调用。
@KeithBeller的回答略有变化的变量名称和一些评论。
public static void Main(string[] args)
{
List<int> input = new List<int>() { 3, 9, 8, 4, 5, 7, 10 };
int targetSum = 15;
SumUp(input, targetSum);
}
public static void SumUp(List<int> input, int targetSum)
{
SumUpRecursive(input, targetSum, new List<int>());
}
private static void SumUpRecursive(List<int> remaining, int targetSum, List<int> listToSum)
{
// Sum up partial
int sum = 0;
foreach (int x in listToSum)
sum += x;
//Check sum matched
if (sum == targetSum)
Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", listToSum.ToArray()) + ")=" + targetSum);
//Check sum passed
if (sum >= targetSum)
return;
//Iterate each input character
for (int i = 0; i < remaining.Count; i++)
{
//Build list of remaining items to iterate
List<int> newRemaining = new List<int>();
for (int j = i + 1; j < remaining.Count; j++)
newRemaining.Add(remaining[j]);
//Update partial list
List<int> newListToSum = new List<int>(listToSum);
int currentItem = remaining[i];
newListToSum.Add(currentItem);
SumUpRecursive(newRemaining, targetSum, newListToSum);
}
}'
PHP版本,灵感来自Keith Beller的c#版本。
bala的PHP版本不适合我,因为我不需要对数字进行分组。我想要一个更简单的实现,只有一个目标值和一个数字池。这个函数也会删除任何重复的条目。
编辑25/10/2021:添加精度参数以支持浮点数(现在需要bcmath扩展)。
/**
* Calculates a subset sum: finds out which combinations of numbers
* from the numbers array can be added together to come to the target
* number.
*
* Returns an indexed array with arrays of number combinations.
*
* Example:
*
* <pre>
* $matches = subset_sum(array(5,10,7,3,20), 25);
* </pre>
*
* Returns:
*
* <pre>
* Array
* (
* [0] => Array
* (
* [0] => 3
* [1] => 5
* [2] => 7
* [3] => 10
* )
* [1] => Array
* (
* [0] => 5
* [1] => 20
* )
* )
* </pre>
*
* @param number[] $numbers
* @param number $target
* @param array $part
* @param int $precision
* @return array[number[]]
*/
function subset_sum($numbers, $target, $precision=0, $part=null)
{
// we assume that an empty $part variable means this
// is the top level call.
$toplevel = false;
if($part === null) {
$toplevel = true;
$part = array();
}
$s = 0;
foreach($part as $x)
{
$s = $s + $x;
}
// we have found a match!
if(bccomp((string) $s, (string) $target, $precision) === 0)
{
sort($part); // ensure the numbers are always sorted
return array(implode('|', $part));
}
// gone too far, break off
if($s >= $target)
{
return null;
}
$matches = array();
$totalNumbers = count($numbers);
for($i=0; $i < $totalNumbers; $i++)
{
$remaining = array();
$n = $numbers[$i];
for($j = $i+1; $j < $totalNumbers; $j++)
{
$remaining[] = $numbers[$j];
}
$part_rec = $part;
$part_rec[] = $n;
$result = subset_sum($remaining, $target, $precision, $part_rec);
if($result)
{
$matches = array_merge($matches, $result);
}
}
if(!$toplevel)
{
return $matches;
}
// this is the top level function call: we have to
// prepare the final result value by stripping any
// duplicate results.
$matches = array_unique($matches);
$result = array();
foreach($matches as $entry)
{
$result[] = explode('|', $entry);
}
return $result;
}
例子:
$result = subset_sum(array(5, 10, 7, 3, 20), 25);
这将返回一个包含两个数字组合数组的索引数组:
3, 5, 7, 10
5, 20
浮点数示例:
// Specify the precision in the third argument
$result = subset_sum(array(0.40, 0.03, 0.05), 0.45, 2);
这将返回一个匹配项:
0.40, 0.05